JP2976796B2 - 画像解析による領域の閾値決定方法 - Google Patents
画像解析による領域の閾値決定方法Info
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、複数の領域を表す画像
の各領域に対応する濃度範囲の閾値を定める画像解析に
よる領域の閾値決定方法に関する。
の各領域に対応する濃度範囲の閾値を定める画像解析に
よる領域の閾値決定方法に関する。
【0002】
【従来の技術】複数の組織を有する合成物質の断面の画
像を組織分別のため2値化し、所望の組織に関する2値
画像を抽出し、その面積を求める解析が行われている。
特開昭60−100032号公報および特開平2−23
2550号公報には画像を組織分別のため2値画像又は
数段の濃度段階の領域とする場合、画像を予め設定した
濃淡段階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成
し、基準となる画像についてこのヒストグラムに対して
各対象組織に対する濃度範囲を定める閾値を検査者が入
力すると、基準となる画像に類似する類似画像について
ヒストグラムを作成し、基準となる画像の閾値にならっ
て類似画像のヒストグラムの閾値を自動的に決定する方
法が開示されている。
像を組織分別のため2値化し、所望の組織に関する2値
画像を抽出し、その面積を求める解析が行われている。
特開昭60−100032号公報および特開平2−23
2550号公報には画像を組織分別のため2値画像又は
数段の濃度段階の領域とする場合、画像を予め設定した
濃淡段階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成
し、基準となる画像についてこのヒストグラムに対して
各対象組織に対する濃度範囲を定める閾値を検査者が入
力すると、基準となる画像に類似する類似画像について
ヒストグラムを作成し、基準となる画像の閾値にならっ
て類似画像のヒストグラムの閾値を自動的に決定する方
法が開示されている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上述の閾値は
ヒストグラムのボトム位置(極小値の表れる位置)に設
定されるようになっており、明確なボトムが表れないヒ
ストグラムの場合、閾値を自動的に決定することが困難
であった。
ヒストグラムのボトム位置(極小値の表れる位置)に設
定されるようになっており、明確なボトムが表れないヒ
ストグラムの場合、閾値を自動的に決定することが困難
であった。
【0004】本発明は上述の問題点に鑑みてなされたも
ので、基準画像の濃淡階調と基準画像に類似する類似画
像の濃淡階調を整合させるか、または基準画像のヒスト
グラムの特徴位置と類似画像の特徴位置の差に基づき、
類似画像の閾値を基準画像の閾値から定めるようにする
ことにより明確なボトムを有しないヒストグラムでも閾
値を決定できるようにすることを目的とする。また、基
準画像のヒストグラムの特徴位置と類似画像のヒストグ
ラムの特徴位置を、照明を調整することにより一致さ
せ、基準画像の閾値から類似画像の閾値をハードウェア
を用いて決定できるようにすることを目的とする。
ので、基準画像の濃淡階調と基準画像に類似する類似画
像の濃淡階調を整合させるか、または基準画像のヒスト
グラムの特徴位置と類似画像の特徴位置の差に基づき、
類似画像の閾値を基準画像の閾値から定めるようにする
ことにより明確なボトムを有しないヒストグラムでも閾
値を決定できるようにすることを目的とする。また、基
準画像のヒストグラムの特徴位置と類似画像のヒストグ
ラムの特徴位置を、照明を調整することにより一致さ
せ、基準画像の閾値から類似画像の閾値をハードウェア
を用いて決定できるようにすることを目的とする。
【0005】
【0006】
【課題を解決するための手段】 上記目的を達成するた
め、 複数の領域を表す画像を予め設定した濃淡段階に応
じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒストグ
ラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表す閾値
を定める画像解析による領域の閾値決定方法において、
基準画像のヒストグラムの特徴を表す特徴位置を定め、
該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す
閾値を定め、基準画像に類似する類似画像についてその
ヒストグラムの特徴位置を求め、基準画像のヒストグラ
ムの特徴位置と類似画像のヒストグラムの特徴位置との
差分を基準画像のヒストグラムの閾値に加算した位置を
類似画像のヒストグラムの閾値とする。
め、 複数の領域を表す画像を予め設定した濃淡段階に応
じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒストグ
ラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表す閾値
を定める画像解析による領域の閾値決定方法において、
基準画像のヒストグラムの特徴を表す特徴位置を定め、
該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す
閾値を定め、基準画像に類似する類似画像についてその
ヒストグラムの特徴位置を求め、基準画像のヒストグラ
ムの特徴位置と類似画像のヒストグラムの特徴位置との
差分を基準画像のヒストグラムの閾値に加算した位置を
類似画像のヒストグラムの閾値とする。
【0007】また、試料に照明を当ててテレビカメラで
撮像した複数の領域を表す画像より予め設定した濃淡段
階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒ
ストグラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表
す閾値を定める画像解析による領域の閾値決定方法にお
いて、基準画像のヒストグラムとその特徴位置を求め、
該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す
閾値を定め、基準画像に類似する類似画像についてヒス
トグラムとその特徴位置を求め、類似画像のヒストグラ
ムの特徴位置が基準画像のヒストグラムの特徴位置と一
致するよう照明を調整し、基準画像のヒストグラムの閾
値を類似画像のヒストグラム閾値とする。
撮像した複数の領域を表す画像より予め設定した濃淡段
階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒ
ストグラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表
す閾値を定める画像解析による領域の閾値決定方法にお
いて、基準画像のヒストグラムとその特徴位置を求め、
該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す
閾値を定め、基準画像に類似する類似画像についてヒス
トグラムとその特徴位置を求め、類似画像のヒストグラ
ムの特徴位置が基準画像のヒストグラムの特徴位置と一
致するよう照明を調整し、基準画像のヒストグラムの閾
値を類似画像のヒストグラム閾値とする。
【0008】また、前記特徴位置をヒストグラムの面積
重心の濃度の値とする。
重心の濃度の値とする。
【0009】また、前記特徴位置をヒストグラムの濃度
の上限値と下限値との中央値とする。
の上限値と下限値との中央値とする。
【0010】また、前記特徴位置をヒストグラムの濃度
の下限値とする。
の下限値とする。
【0011】
【作用】基準画像の濃淡分布面積のヒストグラムと基準
画像に類似する類似画像のヒストグラムは画像が類似し
ているため、形状も類似するが、試料を照射する照明の
明るさの相違などにより平均の濃度などが異なる場合が
多い。このためヒストグラムの特徴を表す特徴位置を求
め、基準画像のヒストグラムの特徴位置に類似画像のヒ
ストグラムの特徴位置を合致させれば、両ヒストグラム
の形状はかなりよく重なるようになり閾値も同じ位置と
なる。そこで基準画像のヒストグラムで定めた閾値に、
両ヒストグラムの特徴位置の差分を加算して基準画像に
類似する画像のヒストグラムの閾値を決定することがで
きる。また、基準画像のヒストグラムと、基準画像に類
似する画像のヒストグラムを重ねる方法として、類似画
像が得られる試料への照明を調整することにより、両ヒ
ストグラムの特徴位置を合わせて重ねることができる。
特徴位置を合わせた後、基準画像のヒストグラムの閾値
を類似画像のヒストグラムの閾値として使うことができ
る。特徴位置としては、ヒストグラムの面積重心の濃度
の値、ヒストグラムの濃度の下限値と上限値の中央値、
ヒストグラムの濃度の下限値がヒストグラムの特徴を表
しているので用いられる。このように定めたヒストグラ
ムの閾値は基準画像、類似画像の領域に対応する濃度範
囲を表す閾値である。
画像に類似する類似画像のヒストグラムは画像が類似し
ているため、形状も類似するが、試料を照射する照明の
明るさの相違などにより平均の濃度などが異なる場合が
多い。このためヒストグラムの特徴を表す特徴位置を求
め、基準画像のヒストグラムの特徴位置に類似画像のヒ
ストグラムの特徴位置を合致させれば、両ヒストグラム
の形状はかなりよく重なるようになり閾値も同じ位置と
なる。そこで基準画像のヒストグラムで定めた閾値に、
両ヒストグラムの特徴位置の差分を加算して基準画像に
類似する画像のヒストグラムの閾値を決定することがで
きる。また、基準画像のヒストグラムと、基準画像に類
似する画像のヒストグラムを重ねる方法として、類似画
像が得られる試料への照明を調整することにより、両ヒ
ストグラムの特徴位置を合わせて重ねることができる。
特徴位置を合わせた後、基準画像のヒストグラムの閾値
を類似画像のヒストグラムの閾値として使うことができ
る。特徴位置としては、ヒストグラムの面積重心の濃度
の値、ヒストグラムの濃度の下限値と上限値の中央値、
ヒストグラムの濃度の下限値がヒストグラムの特徴を表
しているので用いられる。このように定めたヒストグラ
ムの閾値は基準画像、類似画像の領域に対応する濃度範
囲を表す閾値である。
【0012】
【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。図1は本実施例を実現する装置の構成を示
すブロック図である。顕微鏡1には接眼レンズ部に撮像
用レンズを取り付け、この撮像レンズを通して撮像する
撮像装置20が取り付けられている。測定試料を載せる
ステージ21はY,X方向に移動し、測定試料の測定位
置領域の設定を行う。制御は後述するオートステージ装
置15により行われる。なお、オートステージ装置は本
出願人による特公平1−28992号、特公平5−70
126号で詳細説明がなされている。またスタンドに設
けたパルスモータで上下方向に移動させる移動機構22
により位置調整が行われ、位置信号を後述するオートフ
ォーカス装置16に送信し、移動制御信号を受信してス
テージ21の上下方向の移動を行う。照明装置23は測
定試料の照明を行い、後述する照明自動調節装置17に
より照明の強度を調整する。
て説明する。図1は本実施例を実現する装置の構成を示
すブロック図である。顕微鏡1には接眼レンズ部に撮像
用レンズを取り付け、この撮像レンズを通して撮像する
撮像装置20が取り付けられている。測定試料を載せる
ステージ21はY,X方向に移動し、測定試料の測定位
置領域の設定を行う。制御は後述するオートステージ装
置15により行われる。なお、オートステージ装置は本
出願人による特公平1−28992号、特公平5−70
126号で詳細説明がなされている。またスタンドに設
けたパルスモータで上下方向に移動させる移動機構22
により位置調整が行われ、位置信号を後述するオートフ
ォーカス装置16に送信し、移動制御信号を受信してス
テージ21の上下方向の移動を行う。照明装置23は測
定試料の照明を行い、後述する照明自動調節装置17に
より照明の強度を調整する。
【0013】A/D変換器2は撮像装置20からの入力
データをアナログからディジタルに変換し、入力バッフ
ァ3はこのディジタルデータを一時的に格納する。バス
4は信号の伝達を行い、プログラムメモリ5は本装置の
動作を規定するプログラムを格納し、CPU6はこのプ
ログラムに従い装置全体の制御を行う。
データをアナログからディジタルに変換し、入力バッフ
ァ3はこのディジタルデータを一時的に格納する。バス
4は信号の伝達を行い、プログラムメモリ5は本装置の
動作を規定するプログラムを格納し、CPU6はこのプ
ログラムに従い装置全体の制御を行う。
【0014】画像処理プロセッサ7は入力した画像デー
タの濃淡処理、2値化処理、画像解析などを行い、濃淡
画像メモリ8は濃淡画像データを格納し、2値化メモリ
9は2値画像データを格納する。出力バッファ10は出
力するデータを一旦格納し、D/A変換器11はこの出
力データをディジタルよりアナログに変換し、CRT1
2はこの出力データを画面に表示する。バス4にはイン
タフェース13を介して制御管理用コンピュータ14が
接続され、オートステージ装置15、オートフォーカス
装置16、照明自動調節装置17、プリンタ18、モニ
タ19を制御する。オートステージ装置15は制御管理
用コンピュータ14により決められた測定試料の測定位
置、領域が撮像装置20の視野が所定の測定点になるよ
うステージ21をX,Y方向に移動させる。オートフォ
ーカス装置16は撮像装置20に鮮明な画像が得られる
ように移動機構22を制御してステージ21を上下方向
に移動し焦点の自動合わせをする。照明自動調節装置1
7は画像処理プロセッサ7の画像解析により照明装置2
3の照明強度を制御して画像濃度の調節を行う。
タの濃淡処理、2値化処理、画像解析などを行い、濃淡
画像メモリ8は濃淡画像データを格納し、2値化メモリ
9は2値画像データを格納する。出力バッファ10は出
力するデータを一旦格納し、D/A変換器11はこの出
力データをディジタルよりアナログに変換し、CRT1
2はこの出力データを画面に表示する。バス4にはイン
タフェース13を介して制御管理用コンピュータ14が
接続され、オートステージ装置15、オートフォーカス
装置16、照明自動調節装置17、プリンタ18、モニ
タ19を制御する。オートステージ装置15は制御管理
用コンピュータ14により決められた測定試料の測定位
置、領域が撮像装置20の視野が所定の測定点になるよ
うステージ21をX,Y方向に移動させる。オートフォ
ーカス装置16は撮像装置20に鮮明な画像が得られる
ように移動機構22を制御してステージ21を上下方向
に移動し焦点の自動合わせをする。照明自動調節装置1
7は画像処理プロセッサ7の画像解析により照明装置2
3の照明強度を制御して画像濃度の調節を行う。
【0015】図2は金属表面組織または生体組織の濃淡
画像(多値画像)を示す。濃淡画像は撮像装置20から
入力された画像データを予め定めた濃淡レベル(グレー
レベル)例えば256レベルで表現したもので、画像処
理プロセッサ7により処理され濃淡画像メモリ8に格納
された後、CRT12に表示される。この濃淡画像によ
って表された組織を検査するため、各組織または所望の
組織を抽出し、その面積を計算する方法があるが、その
場合、各組織を区分するため閾値を設定し、この閾値に
より2値化して所望の組織の2値画像を抽出し、その面
積を計算する。
画像(多値画像)を示す。濃淡画像は撮像装置20から
入力された画像データを予め定めた濃淡レベル(グレー
レベル)例えば256レベルで表現したもので、画像処
理プロセッサ7により処理され濃淡画像メモリ8に格納
された後、CRT12に表示される。この濃淡画像によ
って表された組織を検査するため、各組織または所望の
組織を抽出し、その面積を計算する方法があるが、その
場合、各組織を区分するため閾値を設定し、この閾値に
より2値化して所望の組織の2値画像を抽出し、その面
積を計算する。
【0016】金属表面組織や生体組織の組成を測定する
場合、同一試料または同一系列の試料から多数のサンプ
ルを取り出すことが多く、類似した組織を多数検査する
場合が多いので、基準となる画像について検査員が画面
を見ながら閾値を設定し、以降は基準画像と対象の画像
との相違を適切なパラメータで表示し、そのパラメータ
を用いて基準画像で設定した閾値に基づいて対象画像の
閾値を自動的に設定する。
場合、同一試料または同一系列の試料から多数のサンプ
ルを取り出すことが多く、類似した組織を多数検査する
場合が多いので、基準となる画像について検査員が画面
を見ながら閾値を設定し、以降は基準画像と対象の画像
との相違を適切なパラメータで表示し、そのパラメータ
を用いて基準画像で設定した閾値に基づいて対象画像の
閾値を自動的に設定する。
【0017】図3は濃淡画像の濃度分布を表すヒストグ
ラムで横軸に濃度レベルを表し、縦軸に頻度を表す。頻
度としては検査対象として切り出した画面の全面積に占
める該当する濃度を有する面積の比で表す。図2で示し
た濃淡画像はa,b,c,dの4つの領域より成ってお
り、aが最も暗く、dが最も明るい濃度を表す。図3は
図2の濃淡画像のヒストグラムであり、領域aの面積が
最も小さく、領域dの面積が最も大きく表示されてい
る。ヒストグラム曲線は図2に示した濃淡画像から予め
プログラムメモリ5に記憶されたプログラムに従って、
画像処理プロセッサ7により作成され、CPU6により
CRT12に画面表示される。
ラムで横軸に濃度レベルを表し、縦軸に頻度を表す。頻
度としては検査対象として切り出した画面の全面積に占
める該当する濃度を有する面積の比で表す。図2で示し
た濃淡画像はa,b,c,dの4つの領域より成ってお
り、aが最も暗く、dが最も明るい濃度を表す。図3は
図2の濃淡画像のヒストグラムであり、領域aの面積が
最も小さく、領域dの面積が最も大きく表示されてい
る。ヒストグラム曲線は図2に示した濃淡画像から予め
プログラムメモリ5に記憶されたプログラムに従って、
画像処理プロセッサ7により作成され、CPU6により
CRT12に画面表示される。
【0018】図2の濃淡画像を基準画像とし、検査員は
図2と図3のヒストグラムを見ながら組織の境界(即ち
閾値)を設定する。この場合4つの領域から構成されて
いるので3つの閾値T1,T2,T3を設定する。この
基準画像のヒストグラムの閾値T1〜T3に基づき、基
準画像に類似する画像のヒストグラムの閾値を画像処理
プロセッサ7により自動的に設定する方法を以下に説明
する。なお、ヒストグラムの閾値により画像を2値化す
るので、ヒストグラムの閾値は画像の閾値と同じ意味で
ある。
図2と図3のヒストグラムを見ながら組織の境界(即ち
閾値)を設定する。この場合4つの領域から構成されて
いるので3つの閾値T1,T2,T3を設定する。この
基準画像のヒストグラムの閾値T1〜T3に基づき、基
準画像に類似する画像のヒストグラムの閾値を画像処理
プロセッサ7により自動的に設定する方法を以下に説明
する。なお、ヒストグラムの閾値により画像を2値化す
るので、ヒストグラムの閾値は画像の閾値と同じ意味で
ある。
【0019】次に図1に示した装置により測定試料の画
像を2値化するまでの動作を図4,図5のフロー図を用
いて説明する。光学顕微鏡により目的とする画像を得る
場合、まず、試料の測定対象位置を決定し(ST1)、
次にその位置の中から測定領域を抽出して(ST2)、
撮像する。測定対象の位置決め、領域決定はオートステ
ージ装置15により行われる。対象領域の画像を入力し
た後(ST3)、照明不均一などによる画像の濃淡のむ
らを補正するシェーディング補正を行い(ST4)、画
像を構成する各画素の濃度を求めて、濃度の分布頻度を
表す濃度ヒストグラムを作成する(ST5)。次に濃度
の分布範囲を求める(ST6)。濃度ヒストグラムは図
3に示すように横軸を濃度としているので分布する濃度
範囲は容易に求められる。この濃度範囲から画像の濃度
レベルを正規化する(ST7)。例えば濃度を0〜25
5の範囲で表すようにした場合、上限、下限の余裕を持
たせて、ヒストグラムの濃度範囲を50〜200の範囲
に割付ける。なお、濃度分布範囲を求める(ST6)
と、正規化する(ST7)の段階は後述するST12に
のみ必要でST11,ST13の閾値決定法を用いる場
合には不要である。次に一つの画像を基準画像として取
り出し、基準画像の閾値を検査員がヒストグラムを参照
して決定する(ST8)。図3はこのように決定された
閾値を示す。次に濃度ヒストグラムの特徴位置を求める
(ST9)。特徴位置としてはヒストグラムの重心の濃
度値、ヒストグラムの上限と下限の中央値の濃度、下限
の濃度を用いる。
像を2値化するまでの動作を図4,図5のフロー図を用
いて説明する。光学顕微鏡により目的とする画像を得る
場合、まず、試料の測定対象位置を決定し(ST1)、
次にその位置の中から測定領域を抽出して(ST2)、
撮像する。測定対象の位置決め、領域決定はオートステ
ージ装置15により行われる。対象領域の画像を入力し
た後(ST3)、照明不均一などによる画像の濃淡のむ
らを補正するシェーディング補正を行い(ST4)、画
像を構成する各画素の濃度を求めて、濃度の分布頻度を
表す濃度ヒストグラムを作成する(ST5)。次に濃度
の分布範囲を求める(ST6)。濃度ヒストグラムは図
3に示すように横軸を濃度としているので分布する濃度
範囲は容易に求められる。この濃度範囲から画像の濃度
レベルを正規化する(ST7)。例えば濃度を0〜25
5の範囲で表すようにした場合、上限、下限の余裕を持
たせて、ヒストグラムの濃度範囲を50〜200の範囲
に割付ける。なお、濃度分布範囲を求める(ST6)
と、正規化する(ST7)の段階は後述するST12に
のみ必要でST11,ST13の閾値決定法を用いる場
合には不要である。次に一つの画像を基準画像として取
り出し、基準画像の閾値を検査員がヒストグラムを参照
して決定する(ST8)。図3はこのように決定された
閾値を示す。次に濃度ヒストグラムの特徴位置を求める
(ST9)。特徴位置としてはヒストグラムの重心の濃
度値、ヒストグラムの上限と下限の中央値の濃度、下限
の濃度を用いる。
【0020】次に類似画像の閾値を決定する方法を選択
する(ST10)。類似画像の閾値は基準画像の閾値に
基づいて決定するが、その決定方法はいくつかあり、測
定対象を考慮して検査員が方法を指定すると、それに応
じた方法で類似画像の閾値を装置が自動的に決定する。
第1の方法は類似画像の閾値は基準画像の閾値と同じ値
とし、基準画像と類似画像の特徴位置の濃度レベルが一
致するように類似画像の濃度の割付けを移動するもの
で、第1実施例で示す方法である(ST11)。第2の
方法は基準画像と類似画像の閾値と特徴位置の差が共に
同じになるように類似画像の閾値を決める方法で第2〜
第4実施例で示す方法である(ST12)。第3の方法
は類似画像の閾値は基準画像の閾値と同じ値とし、特徴
位置の濃度が基準画像と類似画像で同じとなるように試
料への照明を調整する方法で第5実施例で示す方法であ
る(ST13)。このようにして定めた閾値によって基
準画像、類似画像の2値化を行う(ST14)。
する(ST10)。類似画像の閾値は基準画像の閾値に
基づいて決定するが、その決定方法はいくつかあり、測
定対象を考慮して検査員が方法を指定すると、それに応
じた方法で類似画像の閾値を装置が自動的に決定する。
第1の方法は類似画像の閾値は基準画像の閾値と同じ値
とし、基準画像と類似画像の特徴位置の濃度レベルが一
致するように類似画像の濃度の割付けを移動するもの
で、第1実施例で示す方法である(ST11)。第2の
方法は基準画像と類似画像の閾値と特徴位置の差が共に
同じになるように類似画像の閾値を決める方法で第2〜
第4実施例で示す方法である(ST12)。第3の方法
は類似画像の閾値は基準画像の閾値と同じ値とし、特徴
位置の濃度が基準画像と類似画像で同じとなるように試
料への照明を調整する方法で第5実施例で示す方法であ
る(ST13)。このようにして定めた閾値によって基
準画像、類似画像の2値化を行う(ST14)。
【0021】第1実施例を図6を用いて説明する。本実
施例は類似画像の閾値を基準画像の閾値と同じ値とし、
基準画像と類似画像の特徴位置の濃度が一致するように
類似画像の濃度レベルを移動させるものであり、特徴位
置としてはヒストグラムの重心を用いた場合について説
明する。重心の代わりに濃度の中央値、下限値を用いた
場合も同様にして閾値を決めることができる。
施例は類似画像の閾値を基準画像の閾値と同じ値とし、
基準画像と類似画像の特徴位置の濃度が一致するように
類似画像の濃度レベルを移動させるものであり、特徴位
置としてはヒストグラムの重心を用いた場合について説
明する。重心の代わりに濃度の中央値、下限値を用いた
場合も同様にして閾値を決めることができる。
【0022】図6(A)は基準画像のヒストグラムを示
し、(B)の実線は類似画像のヒストグラムを示す。基
準画像のヒストグラムの面積重心をG1とし、その横座
標(濃度)をX1とする。また類似画像のヒストグラム
の面積重心をG2とし、その横座標をX2とする。両重
心の差ΔX=X2−X1を求め、この値を類似画像の各
画素の濃度より減算する。なおΔXが正の場合は減算
し、負の値のときはΔXの絶対値を加算する。これによ
り類似画像の濃度を差ΔXだけ移動して両ヒストグラム
の重心G1とG2を一致させることができる。(B)の
破線は類似画像の各画素の濃度を差ΔX移動してG1と
G2を一致させた状態を示す。
し、(B)の実線は類似画像のヒストグラムを示す。基
準画像のヒストグラムの面積重心をG1とし、その横座
標(濃度)をX1とする。また類似画像のヒストグラム
の面積重心をG2とし、その横座標をX2とする。両重
心の差ΔX=X2−X1を求め、この値を類似画像の各
画素の濃度より減算する。なおΔXが正の場合は減算
し、負の値のときはΔXの絶対値を加算する。これによ
り類似画像の濃度を差ΔXだけ移動して両ヒストグラム
の重心G1とG2を一致させることができる。(B)の
破線は類似画像の各画素の濃度を差ΔX移動してG1と
G2を一致させた状態を示す。
【0023】第2実施例を図7を用いて説明する。本実
施例はヒストグラムの特徴位置としてその重心の値を用
いたもので、まず基準画像についてヒストグラムを作成
し、このヒストグラムに閾値を検査員が設定した後、ヒ
ストグラムの重心を求め、重心と閾値との横座標の距離
が、基準画像とこの類似画像のヒストグラム上で同じと
なるように設定する。図7(A)は基準画像のヒストグ
ラムを示し、(B)は類似画像のヒストグラムを示す。
基準画像のヒストグラムの面積重心をG1とし、その横
座標(濃度)をX1とする。また、類似画像のヒストグ
ラムの面積重心をG2とし、その横座標をX2とする。
両重心の差ΔX=X2−X1を求め、これを基準画像の
ヒストグラムに設定された各閾値T1〜T3の横座標に
加算することにより類似画像のヒストグラム上に閾値T
1〜T3を設定することができる。以上の演算はCPU
6,画像処理プロセッサ7等により行われる。
施例はヒストグラムの特徴位置としてその重心の値を用
いたもので、まず基準画像についてヒストグラムを作成
し、このヒストグラムに閾値を検査員が設定した後、ヒ
ストグラムの重心を求め、重心と閾値との横座標の距離
が、基準画像とこの類似画像のヒストグラム上で同じと
なるように設定する。図7(A)は基準画像のヒストグ
ラムを示し、(B)は類似画像のヒストグラムを示す。
基準画像のヒストグラムの面積重心をG1とし、その横
座標(濃度)をX1とする。また、類似画像のヒストグ
ラムの面積重心をG2とし、その横座標をX2とする。
両重心の差ΔX=X2−X1を求め、これを基準画像の
ヒストグラムに設定された各閾値T1〜T3の横座標に
加算することにより類似画像のヒストグラム上に閾値T
1〜T3を設定することができる。以上の演算はCPU
6,画像処理プロセッサ7等により行われる。
【0024】次に第3実施例を図8を用いて説明する。
本実施例はヒストグラムの特徴位置を表すものとして、
ヒストグラム下限値(暗い方)と上限値(明るい方)の
中央値を求め、この中央値と閾値との横座標の距離が基
準画像と類似画像のヒストグラム上で同じとなるように
類似画像の閾値を設定する。図8(A)は基準画像のヒ
ストグラムを示し、(B)は類似画像のヒストグラムを
示す。基準画像のヒストグラムの上限値と上限値とから
中央値(X1)を求め、同様にして求めた類似画像のヒ
ストグラムの中央値(X2)を求め、これらの差ΔX=
X2−X1を基準画像のヒストグラムに設定された閾値
T1〜T3の横座標に加算することにより、類似画像の
ヒストグラム上に閾値T1〜T3を設定することができ
る。この設定もCPU6,画像処理プロセッサ7等によ
り行われる。
本実施例はヒストグラムの特徴位置を表すものとして、
ヒストグラム下限値(暗い方)と上限値(明るい方)の
中央値を求め、この中央値と閾値との横座標の距離が基
準画像と類似画像のヒストグラム上で同じとなるように
類似画像の閾値を設定する。図8(A)は基準画像のヒ
ストグラムを示し、(B)は類似画像のヒストグラムを
示す。基準画像のヒストグラムの上限値と上限値とから
中央値(X1)を求め、同様にして求めた類似画像のヒ
ストグラムの中央値(X2)を求め、これらの差ΔX=
X2−X1を基準画像のヒストグラムに設定された閾値
T1〜T3の横座標に加算することにより、類似画像の
ヒストグラム上に閾値T1〜T3を設定することができ
る。この設定もCPU6,画像処理プロセッサ7等によ
り行われる。
【0025】次に第4実施例を図9を用いて説明する。
本実施例はヒストグラムの特徴位置を表すものとしてヒ
ストグラムの下限値(暗い方)を求め、この下限値と閾
値との横座標の距離が基準画像と類似画像のヒストグラ
ム上で同じになるよう類似画像の閾値を設定する。図9
(A)は基準画像のヒストグラムを示し、(B)は類似
画像のヒストグラムを示す。基準画像のヒストグラムの
下限値(X1)と類似画像のヒストグラムの下限値(X
2)との差ΔX=X2−X1を基準画像のヒストグラム
に設定された閾値T1〜T3の横座標に加算することに
より、類似画像のヒストグラム上に閾値T1〜T3を設
定することができる。この設定もCPU6,画像処理プ
ロセッサ7等により行われる。
本実施例はヒストグラムの特徴位置を表すものとしてヒ
ストグラムの下限値(暗い方)を求め、この下限値と閾
値との横座標の距離が基準画像と類似画像のヒストグラ
ム上で同じになるよう類似画像の閾値を設定する。図9
(A)は基準画像のヒストグラムを示し、(B)は類似
画像のヒストグラムを示す。基準画像のヒストグラムの
下限値(X1)と類似画像のヒストグラムの下限値(X
2)との差ΔX=X2−X1を基準画像のヒストグラム
に設定された閾値T1〜T3の横座標に加算することに
より、類似画像のヒストグラム上に閾値T1〜T3を設
定することができる。この設定もCPU6,画像処理プ
ロセッサ7等により行われる。
【0026】次に第5実施例を説明する。本実施例は基
準画像のヒストグラムの特徴位置として重心を用い、重
心と類似画像のヒストグラムの重心位置とを測定対象物
への照明強度を調整することにより一致させ、基準画像
のヒストグラムの閾値を類似画像のヒストグラムの閾値
として用いるものであり、第1実施例と原理は同じなの
で、図6を用いて説明する。まず、基準画像のヒストグ
ラムの重心X1と類似画像のヒストグラムの重心X2を
求め、図1に示す照明自動調節装置17により照明装置
23の照明電流を制御して重心X2が重心X1に一致す
る(X2=X1)ように照明強度を調節する。両重心を
一致させた後、基準画像のヒストグラム上に設定された
閾値T1〜T3の位置を類似画像のヒストグラムに設定
する。重心X1,X2の算出および一致の判定は画像処
理プロセッサ7により行い、照明自動調節装置17の制
御は制御管理用コンピュータ14が行う。特徴位置とし
て重心を用いたが、重心の代わりに濃度の中央値、下限
値を用いた場合も同様にして閾値を決定することができ
る。
準画像のヒストグラムの特徴位置として重心を用い、重
心と類似画像のヒストグラムの重心位置とを測定対象物
への照明強度を調整することにより一致させ、基準画像
のヒストグラムの閾値を類似画像のヒストグラムの閾値
として用いるものであり、第1実施例と原理は同じなの
で、図6を用いて説明する。まず、基準画像のヒストグ
ラムの重心X1と類似画像のヒストグラムの重心X2を
求め、図1に示す照明自動調節装置17により照明装置
23の照明電流を制御して重心X2が重心X1に一致す
る(X2=X1)ように照明強度を調節する。両重心を
一致させた後、基準画像のヒストグラム上に設定された
閾値T1〜T3の位置を類似画像のヒストグラムに設定
する。重心X1,X2の算出および一致の判定は画像処
理プロセッサ7により行い、照明自動調節装置17の制
御は制御管理用コンピュータ14が行う。特徴位置とし
て重心を用いたが、重心の代わりに濃度の中央値、下限
値を用いた場合も同様にして閾値を決定することができ
る。
【0027】以上5通りの閾値決定方法を説明したが、
何れの方法を採用するかは、測定対象によって決定す
る。しかし、何れにするか決め兼ねることもあり、この
ような場合、トライアンドエラーで適した方法を決定す
るのがよい。以上のようにして各画像の閾値を決定した
後、各領域の面積を演算し、各組織の定量測定が行われ
る。
何れの方法を採用するかは、測定対象によって決定す
る。しかし、何れにするか決め兼ねることもあり、この
ような場合、トライアンドエラーで適した方法を決定す
るのがよい。以上のようにして各画像の閾値を決定した
後、各領域の面積を演算し、各組織の定量測定が行われ
る。
【0028】上記の実施例では顕微鏡で組織を観察して
同定する例について述べたが、金属組織、生物組織の同
定だけでなく、印刷結果の検査、温度分布画像の温度領
域の識別、さらに衛星写真や航空写真による地上の領域
分布計測にも活用できる。
同定する例について述べたが、金属組織、生物組織の同
定だけでなく、印刷結果の検査、温度分布画像の温度領
域の識別、さらに衛星写真や航空写真による地上の領域
分布計測にも活用できる。
【0029】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
は、基準画像のヒストグラム上で閾値を設定すれば、基
準画像と類似画像のヒストグラムの特徴に基づき、基準
画像の閾値から類似画像の閾値を自動的に設定できる。
これにより類似画像のヒストグラムに明確なボトムが表
れていない場合でも閾値を設定することができる。
は、基準画像のヒストグラム上で閾値を設定すれば、基
準画像と類似画像のヒストグラムの特徴に基づき、基準
画像の閾値から類似画像の閾値を自動的に設定できる。
これにより類似画像のヒストグラムに明確なボトムが表
れていない場合でも閾値を設定することができる。
【図1】本発明の実施例を実現する構成の一例を示す図
である。
である。
【図2】金属表面組織の一例を示す図である。
【図3】図2に示す組織の濃度ヒストグラムを示す図で
ある。
ある。
【図4】本発明の実施例の動作フロー図である。
【図5】図4に続く動作フロー図である。
【図6】第1実施例の閾値を設定する説明図である。
【図7】第2実施例の重心を合わせることにより閾値を
設定する方法を説明する図である。
設定する方法を説明する図である。
【図8】第3実施例の中央値を合わせることにより閾値
を設定する方法を説明する図である。
を設定する方法を説明する図である。
【図9】第4実施例の下限値を合わせることにより閾値
を設定する方法を説明する図である。
を設定する方法を説明する図である。
1 顕微鏡 6 CPU 7 画像処理プロセッサ 8 濃淡画像メモリ 9 2値化メモリ 15 オートステージ装置 16 オートフォーカス装置 17 照明自動調節装置 20 撮像装置 23 照明装置
Claims (5)
- 【請求項1】 複数の領域を表す画像を予め設定した濃
淡段階に応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲
を表す閾値を定める画像解析による領域の閾値決定方法
において、基準画像のヒストグラムの特徴を表す特徴位
置を定め、該ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度
範囲を表す閾値を定め、基準画像に類似する類似画像に
ついてそのヒストグラムの特徴位置を求め、基準画像の
ヒストグラムの特徴位置と類似画像のヒストグラムの特
徴位置との差分を基準画像のヒストグラムの閾値に加算
した位置を類似画像のヒストグラムの閾値とすることを
特徴とする画像解析による領域の閾値決定方法。 - 【請求項2】 試料に照明を当ててテレビカメラで撮像
した複数の領域を表す画像より予め設定した濃淡段階に
応じて濃淡分布面積のヒストグラムを作成し、該ヒスト
グラムに対して各対象領域に対応する濃度範囲を表す閾
値を定める画像解析による領域の閾値決定方法におい
て、基準画像のヒストグラムとその特徴位置を求め、該
ヒストグラムに各対象領域に対応する濃度範囲を表す閾
値を定め、基準画像に類似する類似画像についてヒスト
グラムとその特徴位置を求め、類似画像のヒストグラム
の特徴位置が基準画像のヒストグラムの特徴位置と一致
するよう照明を調整し、基準画像のヒストグラムの閾値
を類似画像のヒストグラム閾値としたことを特徴とする
画像解析による領域の閾値決定方法。 - 【請求項3】 前記特徴位置がヒストグラムの面積重心
の濃度の値であることを特徴とする請求項1または2に
記載の画像解析による領域の閾値決定方法。 - 【請求項4】 前記特徴位置がヒストグラムの濃度の上
限値と下限値との中央値であることを特徴とする請求項
1または2に記載の画像解析による領域の閾値決定方
法。 - 【請求項5】 前記特徴位置がヒストグラムの濃度の下
限値であることを特徴とする請求項1または2に記載の
画像解析による領域の閾値決定方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6024993A JP2976796B2 (ja) | 1994-02-23 | 1994-02-23 | 画像解析による領域の閾値決定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6024993A JP2976796B2 (ja) | 1994-02-23 | 1994-02-23 | 画像解析による領域の閾値決定方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07234942A JPH07234942A (ja) | 1995-09-05 |
JP2976796B2 true JP2976796B2 (ja) | 1999-11-10 |
Family
ID=12153510
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP6024993A Expired - Fee Related JP2976796B2 (ja) | 1994-02-23 | 1994-02-23 | 画像解析による領域の閾値決定方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2976796B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100356018B1 (ko) * | 1999-12-06 | 2002-10-18 | 한국전자통신연구원 | 색 정보를 이용한 영상 색인 및 검색방법 |
KR100609178B1 (ko) * | 2000-03-13 | 2006-08-02 | 엘지전자 주식회사 | 칼라 왜곡 정보를 이용한 내용기반 멀티미디어 데이터 검색 방법 |
JP4634324B2 (ja) * | 2006-03-07 | 2011-02-16 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 透過電子顕微鏡 |
-
1994
- 1994-02-23 JP JP6024993A patent/JP2976796B2/ja not_active Expired - Fee Related
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Publication number | Publication date |
---|---|
JPH07234942A (ja) | 1995-09-05 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |